[發明專利]用于創建脈沖神經網絡的方法、設備和計算機程序

在審

• 申請號: 202010877946.1
• 申請日: 2020-08-27
• 公開（公告）號: CN112446468A
• 公開（公告）日: 2021-03-05
• 發明（設計）人: T·普法伊爾;A·庫格勒
• 申請（專利權）人: 羅伯特·博世有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/063
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 孫云漢;劉春元

1.一種用于通過將深度神經網絡轉換成脈沖神經網絡（英文Spiking NeuralNetwork）來創建脈沖神經網絡的方法，所述方法包括如下步驟：

- 將可預先給定的控制模式（英文rollout pattern）分派給所述深度神經網絡，

其中所述控制模式表征計算的順序，所述深度神經網絡的層或神經元按照所述順序來確定所述層或神經元的中間參量，而且

其中所述控制模式表征所述深度神經網絡的層或神經元中的哪些層或神經元與所述順序無關地來確定其中間參量；

- 在使用所述控制模式的情況下對所述深度神經網絡進行教導；

- 將所述深度神經網絡轉換成所述脈沖神經網絡，

其中根據所述控制模式來選擇被分配給所述脈沖神經網絡的連接和/或神經元的延遲。

2.根據權利要求1所述的方法，其中所述深度神經網絡具有至少一個跨接連接，

其中在將所述深度神經網絡轉換成所述脈沖神經網絡時，根據所述控制模式和/或根據所述深度神經網絡的通過所述脈沖神經網絡的跨接連接被跨接的層的數目來選擇所述跨接連接的所分配的延遲。

3.根據上述權利要求中任一項所述的方法，其中在進行所述教導時對所述深度神經網絡的參數和/或中間參量進行量化。

4.根據上述權利要求中任一項所述的方法，其中所述控制模式對應于流控制模式（英文Streaming Rollout）。

5.根據上述權利要求中任一項所述的方法，其中在進行所述教導時使用空間信號丟失（英文Spatial Dropout）。

6.根據上述權利要求中任一項所述的方法，其中所述深度神經網絡的訓練輸入參量分別多次相繼被布置成相同輸入參量的序列，或者所述訓練輸入參量是時間上連續的輸入參量的序列，而且

其中基于所述序列來對所述深度神經網絡進行教導。

7.根據上述權利要求中任一項所述的方法，其中在所述轉換之后，運行所述脈沖神經網絡，尤其是根據所述延遲來運行所述脈沖神經網絡，

其中在所述脈沖神經網絡運行時，使所述脈沖神經網絡的權重或連接在如下時間步長之內縮放，在所述時間步長期間，有輸入參量附在所述脈沖神經網絡的輸入端處。

8.根據權利要求7所述的方法，其中在所述脈沖神經網絡運行時，所述脈沖神經網絡的輸入參量是基于事件的照片、尤其是基于事件的攝像機的基于事件的照片的序列或時間序列。

9.一種計算機程序，所述計算機程序包括如下指令，在通過計算機來實施所述計算機程序時，所述指令促使所述計算機來實施根據權利要求1至8中任一項所述的方法。

10.一種機器可讀存儲元件，在其上存儲有根據權利要求9所述的計算機程序。

11.一種設備，所述設備被設立為實施根據權利要求1至8中任一項所述的方法。

12.一種脈沖神經網絡，其通過實施根據權利要求1至8中任一項所述的方法來獲得。